> 在醫療資源日益緊張的今天，**全國78%的藥房仍依賴人工盤庫**，平均每100家藥房每年因庫存問題損失超50萬元。當計算機視覺遇見時間序列預測，一場藥房庫存管理的智能化革命正在悄然發生。
---
### 一、傳統藥房庫存的三大痛點與破局思路
#### 致命痛點分析
1. **人工盤庫效率低下**
- 200㎡藥房全面盤庫需3人×4小時
- 人工計數錯誤率高達12%
2. **效期管理嚴重滯后**
- 近效期藥品發現延遲造成損失占比35%
3. **供需預測嚴重失準**
- 常用藥缺貨率18% vs 滯銷藥占比27%
#### 智能解決方案架構
```
[硬件層]：高清攝像頭 + 邊緣計算終端 + 電子秤
[AI層]：計算機視覺識別 + OCR效期提取 + LSTM預測
[應用層]：自動盤庫系統 + 智能預警平臺 + 補貨決策引擎
```
系統工作流：**圖像采集 → 藥品識別 → 數量統計 → 效期解析 → 需求預測 → 決策輸出**
---
### 二、計算機視覺模塊：藥品識別與計數
#### 1. 多模態圖像預處理
```python
、生成(Generate)和構建(Build))
)
漏洞利用工具，支持各版本TP漏洞檢測，命令執行，Getshell)
